• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.31-33
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• 2022

쇼핑몰 리뷰 생성기는 사용자로 하여금 사용자를 대신해서 리뷰를 생성할 수 있는 기술이고, 옷 상태, 배송 상태, 사이즈와 관련된 세 가지의 카테고리를 이용하여 부분마다 점수를 부여하여 점수에 맞는 리뷰를 생성할 수 있도록 하는 기술이다. 해당 리뷰 생성기는 점수마다 생성되는 리뷰가 달라지기 때문에 다양한 리뷰 생성을 원하는 웹, 앱 쇼핑몰 사이트에서 적용이 가능한 기술이다. 본 논문에서는 KoGPT2를 이용한 리뷰 생성과 카테고리와 점수에 따른 다르게 생성되는 리뷰의 방식을 제안한다. 그리고 두 방식을 결합한 리뷰 생성의 방식을 제안한다. 제안하는 방식들은 카테고리고리 마다 학습하는 모델을 다르게 적용하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1234-1241
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• 2008

소프트웨어의 개발에서 테스트 비용을 적게 하는 유효한 기법중의 하나로 기술 리뷰의 실행이 있다. 본 연구에서는 기술 리뷰에 의한 테스트 비용의 감소율에 주목하여 새로운 리뷰 평가 척도 My를 제안한다. 그리고, 실제의 소프트웨어 개발 과정에서 수집한 데이터를 사용하여 종래의 척도와 비교, 평가를 하였다. 그 결과 종래의 평가척도에 대한 My의 우위성과 유효성이 실험적으로 확인되었다. 또한, 리뷰 공정에서 수집한 데이터와 테스트 공정에서 수집한 데이터와 관계를 조사해서, 리뷰 공정에서 가능한 데이터만을 이용하여 My의 값을 추정하는 방법에 대해서도 기술하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.272-284
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• 2009

본 논문에서는 텍스트마이닝 기술을 이용하여 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 방법론을 제안하였다. 온라인 고객리뷰를 보다 효율적이고 효과적으로 분석할 수 있도록 시장세분화의 개념을 도입하였다. 즉, 제안한 방법론은 텍스트마이닝 분야에서 시장세분화의 개념에 부응하는 기술들이라 할 수 있는 범주화와 정보추출 기법의 사용을 포함한다. 특히, 통계적으로 보다 견고한 분석결과를 도출할 수 있도록 전통적 통계분석기법중의 하나인 교차분석방법을 제안하는 방법론에 포함하였다. 제안한 방법론의 타당성을 확인하기 위하여 양질의 온라인 고객리뷰가 있는 웹사이트를 선정하여 실제로 온라인 고객리뷰들을 분석하여 보았다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.457-468
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• 2022

웹툰 산업이 급속도로 성장하며, 이러한 성장세와 함께 새로운 웹툰 애플리케이션 모델이 제시되었다. 웹툰 애플리케이션 1.0과 2.0을 지나 3.0의 시대가 시작된 것이다. 이러한 변화에도 불구하고 아직까지 웹툰 애플리케이션을 대상으로 한 사용자 리뷰 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 웹툰 애플리케이션 3.0 모델을 제시한 '카카오웹툰(다음웹툰)'을 대상으로 사용자 리뷰를 분석하고자 한다. 분석을 위해 애플리케이션 리뷰 20,382개를 수집한 후 전처리 과정을 버전 별로 TF-IDF, 네트워크 분석, 토픽 모델링, 감성 분석을 실시하였다. 이를 통해 웹툰 애플리케이션 변화에 따른 사용자 경험을 탐구하고 리뷰를 통한 사용성 평가를 진행하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.235-252
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• 2008

전통적인 상거래 영역에 정보기술을 접목한 전자상거래는 그 규모와 성장면에서 계속적으로 증가하고 있다. 특히 기업과 소비자간 전자상거래를 의미하는 B2C는 그 종류와 규모면에서 계속 성장하고 있다. 본 연구에서는 기업과 소비간의 거래에 있어서 제품 구매에 중요한 영향을 미치는 온라인 리뷰의 정보제공능력에 대해 연구하고자 한다. 온라인리뷰가 제공하는 정보의 양이 증가할수록 이는 처리해야 하는 판매자와 구매자에게는 부담이 된다. 기존의 온라인 리뷰에 대한 연구는 사용자의 구매 경험을 전달하는 방법에 주력하여 온라인 리뷰의 형태와 전달효과 등에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구에서는 효과적으로 정보를 전달하기 위해 필요한 온라인 리뷰의 형태와 정보 전달 등에 대해 연구하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제26권2호
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• pp.23-43
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• 2024

온라인 리뷰는 많은 사람이 생성하고 이를 수용하는 일상화된 구전이 되었다. 온라인 리뷰를 남기는 행위는 소비자가 스스로 해야 하는 일이다. 소비자의 온라인 리뷰 포스팅은 강제성이 없으며, 온전히 소비자의 자발적 의지에 달려 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 리뷰어들이 왜 리뷰를 남기고, 어떠한 형태의 리뷰를 생산하는지 등의 온라인 리뷰 포스팅 동기와 행동 과정을 기술하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 리뷰 포스팅 경험이 있는 소비자 18명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 수집한 인터뷰 자료는 근거이론방법을 활용하여 분석되었으며, 코드 분석결과를 토대로 본 연구는 리뷰 포스팅의 동기요인(상호호혜성, 물질적 보상), 리뷰 브라우징 결정요인(리뷰내용에 대한 신뢰, 리뷰형식에 대한 선호), 그리고 그림자노동(스스로 해야 하는 일, 자발적 데이터 생산, 소비자의 몫)을 제안하였다. 더불어 이들 간의 다이내믹스를 제안하여 리뷰어의 리뷰 생성과 소비의 순환과정을 이론화하였다. 본 연구의 시도와 결과는 온라인 리뷰의 효과성에 집중되었던 기존 연구의 한계를 극복하는 데 학술적 기여가 가능하고, 온라인 리뷰 관리의 필요성이 커지고 있는 플랫폼 기업에 실무적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.243-267
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• 2021

자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한 리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차 커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정 편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.127-158
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• 2021

많은 온라인 여행 대행사(OTA; online travel agencies)들은 고객 만족을 위해 호텔에 대하여 평균 평점과 함께 가장 최근에 게시된 리뷰 정보를 제공하고 있다. 이 두 가지 정보(평균 평점 및 최근 게시된 리뷰)가 행동 의사 결정 과정에 미치는 상대적 영향을 확인하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 연구를 수행하였다. 첫째로, 실험 연구 설계를 사용하여 온라인 리뷰 소비에서 두 가지 정보의 상대적 영향을 조사하였고, 둘째로, 온라인 리뷰 생성에 대한 상대적 영향을 경험적 접근방식을 통해 확인하였다. 분석 결과, 리뷰 생성의 경우, 사람들은 평균 평점과 최근 리뷰의 불일치를 관찰할 때(일시적 이상현상이 있을 때), 방향에 관계없이 최근 리뷰에서 벗어나려는 경향(반응 행동)을 보였다. 한편, 리뷰소비자는 일시적 이상 현상에서 최근 게시된 리뷰의 의견에 순응하려는 경향(군집 행동)을 보였다. 그리고 두 경우 모두, 최근 게시된 리뷰가 부정적일 때 그 효과가 커짐을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 연구는 평균 평점과 최근 게시된 리뷰라는 두 가지 정보 사이의 상대적 영향과 이들이 온라인 리뷰 소비와 생성에 미치는 다른 영향에 대한 이론적 및 실제적 시사점을 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.195-203
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• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.

• KDI북한경제리뷰
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• 제22권6호
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• pp.29-42
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• 2020